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Rectified Flow
Rectified Flow
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研究人员使用校正流而非扩散模型重新思考基于文本的分割
研究人员开发了RLFSeg，一个利用校正流进行基于文本的图像分割的新框架。该方法旨在通过学习从图像到分割掩码的直接映射来改进扩散模型，绕过了生成过程。据报道，该框架在零样本场景下实现了更高的准确性，并通过标签细化和自适应采样即使在单次推理步骤中也能提高性能。
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LangPrecip 利用语言提高天气预报的准确性
研究人员开发了 LangPrecip，一个将气象文本与雷达数据相结合的短期降水临近预报新框架。这种语言感知方法将天气文本描述视为降水演变的语义约束，提高了预报的物理一致性。该方法已显示出显著的收益，在基准数据集上，在 80 分钟的预报时效内，强降雨 CSI 提高了 60% 以上。